| 资源(33) | 时长( 08:13:46) | 播放量(83638) |
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4.3分类技术—决策树 |
00:08:29 | 3415 |
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第五单元：关联规则11.6 |
00:09:20 | 4279 |
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4.1聚类分析—k means |
00:05:54 | 4303 |
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4.2聚类分析—分层聚类 |
00:06:15 | 4307 |
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4.4分类技术—SVM |
00:06:29 | 2050 |
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6.1什么是商务数据分析报告 |
00:12:01 | 1920 |
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6.2如何撰写规范的商务数据分析报告 |
00:17:29 | 1991 |
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5.1 为什么商务数据需要可视化 |
00:20:10 | 2252 |
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5.7占比类商务数据如何实现可视化 |
00:18:27 | 1924 |
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5.8关联类商务数据如何实现可视化 |
00:20:06 | 1916 |
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5.9商务数据可视化的优化 |
00:14:50 | 1876 |
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3.1回归分析—线性回归 |
00:10:21 | 2259 |
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3.2回归分析-逻辑分析 |
00:10:16 | 2273 |
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3.3回归分析—线性回归其它话题 |
00:13:31 | 2260 |
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3.4回归分析-时间序列分析 |
00:07:16 | 2176 |
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1.1为什么学习商务数据分析 |
00:19:25 | 2881 |
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1.2什么是商务数据分析 |
00:19:06 | 2863 |
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1.3如何实现商务数据分析 |
00:19:41 | 2747 |
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1.4如何优化商务数据分析 |
00:15:59 | 2615 |
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1.5如何避免商务数据分析陷阱 |
00:17:56 | 2615 |
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1.6商务数据分析的常用工具 |
00:17:44 | 2478 |
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5.2什么是商务数据可视化 |
00:16:27 | 2212 |
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5.3商务数据可视化的基本流程 |
00:19:19 | 2130 |
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5.4数据可视化的基本原则 |
00:18:15 | 2080 |
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5.5比较类商务数据如何可视化 |
00:19:37 | 2074 |
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5.6分布类商务数据如何可视化 |
00:19:22 | 2031 |
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1.7 商务数据分析的常用模型 |
00:12:14 | 2253 |
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2.5 如何清洗商务数据 |
00:16:33 | 2264 |
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2.6 如何高效清洗商务数据 |
00:16:49 | 2203 |
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2.1 如何理解商务数据 |
00:13:33 | 2637 |
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2.2 什么是商务数据采集 |
00:16:24 | 2758 |
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2.3 如何实现商务数据采集 |
00:18:25 | 2740 |
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2.4 为什么商务数据需要处理 |
00:16:03 | 2856 |